本文记录周志华《机器学习》线性模型内容：***(文中公式内容均来自周志华《机器学习》)*** 主要分为线性回归、对数几率回归和线性判别分析问题。一.线性回归问题 线性回归目的为拟合出相应曲线公式 注意在构建输入数据X时，为方便公式运算，可对数据集x扩充一项特征，其值为常数1，并令w=(w;b)，此时可得到W和 此时可将拟合公式变化为 而在确定w和b两参数时，均方误差为回归问题的最常用评判优劣标准，
本文主要介绍了逻辑斯谛回归模型的基本原理，以及其参数估计的推导过程，并将二项逻辑斯谛模型推广到了多项逻辑斯谛模型上。
本节介绍的对数线性模型，主要包括逻辑斯谛回归(logistic regression)模型以及最大熵模型(maximum entropy model)。逻辑斯谛回归模型是统计学中十分经典的分类方法，而最大熵是概率学习中的一个准则，通过推广
此篇文章尽量略去复杂的公式相信大家对线性模型的基本形式已经了然于心了，如下介绍几种经典的线性模型：线性回归 试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测实值输出标记。 对于离散属性，根据属性值之间的关系，可做以下的处理： 若属性值之间存在“序”的关系，可通过连续化将其转化为连续值，比如长度描述“长”“短”，可以转化为{1.0, 0.0}； 若属性值之间不存在序关系，假定有K个属性，则通常转化为k维向量，
对数线性模型是无向图中经常使用的一种模型。其利用特征函数以及参数的方式对势函数进行定义，可获得较好的效果。在之前有向图的学习中，我们发现可以利用d-seperet，充分统计，狄利克雷函数等方式来很优雅的获得参数估计的解析解。但是在无向图中，这些优越的条件都不复存在。而无向图在现实条件下的使用却更为广泛。（这是我第一次在Ubuntu下写博客，感觉好神奇啊，其实说学Linux都是假的，最好的方法就
经典线性模型自变量的线性预测就是因变量的估计值。 广义线性模型：自变量的线性预测的函数是因变量的估计值。常见的广义线性模型有：probit模型、poisson模型、对数线性模型等等。对数线性模型里有：logistic regression、Maxinum entropy。本篇是对逻辑回归的学习总结，以及广义线性模型导出逻辑回归的过程。下一篇将是对最大熵模型的学习总结。本篇
对数线性模型是无向图中经常使用的一种模型。其利用特征函数以及参数的方式对势函数进行定义，可获得较好的效果。在之前有向图的学习中，我们发现可以利用d-seperet，充分统计，狄利克雷函数等方式来很优雅的获得参数估计的解析解。但是在无向图中，这些优越的条件都不复存在。而无向图在现实条件下的使用却更为广泛。（这是我第一次在Ubuntu下写博客，感觉好神奇啊，其实说学Linux都是假的，最好的方法就
机器学习笔记-Logistic回归
在前面的笔记中，我们已经了解了线性模型。线性模型虽然简单，却有丰富的变化。
Logistic回归目录广义线性模型Logistic回归Logistic回归系数估计总结1. 广义线性模型 图1 对数线性回归示意图即若预测值\(z\)大于0就判为正例，小于0则判为反例，预测值为临界值0时则可以任意判别，
目录NLP必学线性模型和对数线性模型 文章目录目录前言一、线性模型二、线性模型用于词性标注总结 前言一、线性模型二、线性模型用于词性标注回到词性标注问题上来 相信通过前面的介绍，你已经对线性模型有了基本的认识，下面我们回到词性标注任务上，简单地介绍一下如何基于多元分类的思想使用线性回归模型进行词性标注。基本思路 在我们之前的介绍中，你可能会发现，线性模型主要是用于解决机器学习中的回归（regres
基本形式给定由 d 个属性描述的示例 x = (X1; X2; … ; Xd) ， 其中 Xi 是 X 在 第 i 个属性上的取值，线性模型 (linear model)试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数： 向量形式：线性回归“线性回归” (linear regression)试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测实值输出标记. 即找到一条直线来区分样本，找到ω 和 b 来衡量 f(x
本文主要介绍了在对数线性模型，如逻辑斯谛回归模型和最大熵模型中经常使用的最优化方法，即改进的迭代尺度法的主要原理和算法流程
全文引用自《统计学习方法》（李航）不论是逻辑斯谛回归模型，还是最大熵模型，其学习过程都是最优化以对数似然为目标函数的过程，而此过程通常以迭代算法为主。以对数似然为目标函数，具有许多良好的性质，其主要为光滑的凸函数，可以应用多种最优化
背景知识常见回归模型线性回归(linear regression)： y=wTx+b(1) 但是有时候预测值会逼近
y的衍生值比如输出标记在指数尺度上变化。 对数线性回归(log-linear regression): lny=wTx+b(2)广义线性模型(generalized linear model): y=g−1(wTx+b)⇕g(y)=wTx+b(3) 其中
g(⋅)称为联系函数
1.基本概念正定矩阵：设M是n阶方阵，如果对任何非零向量z，都有zTMz> 0，其中zT 表示z的转置，就称M正定矩阵对数几率函数(logistic function)，替代单位阶跃函数，是一种Sigmoid函数，对应的模型是对数几率回归模型，但实际上是一种分类方法极大似然估计的计算：（1）写出似然函数。（2）求对数并整理。（3）求偏导。（4）求解方程2.线性回归3.对数几率回归极
我们已经知道如何使用线性模型进行回归学习，如果要做分类任务呢？广义线性模型：y=g−1(wTx+b)
y
=
g
−
1
线性回归 1、单一属性线性回归单一属性的线性回归目标： 最小二乘法 2、 多元线性回归线性模型的一般形式 最小二乘法 3、 线性模型的特点形式简单、易于建模，可解释性强，是非线性模型的基础。对异常点鲁棒性差。线性并不指对输入变量的线
0、广义线性模型y=g-1(wTx+b) 只需找一个单调可微函数即可真实标记与线性回归模型的预测值联系起来，就可得出多种狭义线性模型1、基本形式f(x)=wTx+b2、对数线性回归ln y=wTx+b3、对数几率回归ln (y/1-y)=wTx+b4、线性判别分析（LDA），不搬推导过程了，这里知道Sb、Sw以及w的公式即可。二分类问题上，通过投影，让同类的投影点尽可能接近，异类的尽可能远离； 若
前言#坚持不一定会成功，但不坚持一定不会成功#本期内容：多重线性回归模型#由于导师最近布置了学习SPSS这款软件的任务，因此想来平台和大家一起交流下学习经验，这期推送内容接上一次高级教程第五章的学习笔记，希望能得到一些指正和帮助~粉丝及官方意见说明#针对官方爸爸的意见说的推送缺乏操作过程的数据案例文件澄清如下：1、操作演示的数据全部由我本人随意假设输进去的，重在演示操作；2、本人也只是在学习阶段，
# 对数线性回归模型
对数线性回归模型（Log-linear regression model）是一种常用的回归模型，它能够通过拟合数据来预测变量之间的关系。在这篇文章中，我们将介绍对数线性回归模型的基本概念和使用方法，并使用Python进行实例演示。
## 基本概念
对数线性回归模型是一种广义线性模型（Generalized Linear Model，GLM）的特例，它假设因变量（depe
原创
2023-09-08 09:30:35
966阅读
import numpy as np
# 假设空间函数：h(x)
def sigmoid (xArr):
xMat = np.mat(xArr)
return xMat.T * xMat
# 批量梯度下降法
# alpha：学习率 maxCycle：学习的迭代次数
def gradAscent (dataMatin,labels, alpha=0.1, maxCycle=1
1.极大似然估计中取对数的原因： 取对数后，连乘可以转化为相加，方便求导； 对数函数ln为单调递增函数，不会改变似然函数极值点。2.统计学三大相关系数对比： pearson积差相关系数，计算连续性变量才可采用；Spearman秩相关系数或Kendall等级相关系数，适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据；spearman或kendall相关。 名称Person（皮尔逊）
# Python建立对数线性回归模型
## 引言
在机器学习领域中，线性回归是一个非常常见且有用的模型。然而，在某些情况下，线性回归模型不能很好地拟合数据。此时，我们可以考虑使用对数线性回归模型来解决问题。本文将介绍如何使用Python建立对数线性回归模型。
## 对数线性回归模型简介
对数线性回归模型是一种通过将自变量的对数值作为特征进行建模的方法。这种模型可以很好地应用于一些非线性关系，例
